Первые шаги в ML на обучающем хакатоне: обнаружение птиц на фотографиях yolov8s + sahi

Всем привет! Несколько месяцев назад я начал пытался разбираться в ML и когда мне под руку попался легенький хакатон для школьников, связанный с CV, я решил, что это мой шанс!

P.s. Не ругайтесь пожалуйста за мою проф неграмотность, если таковую найдете в данном тексте. Я пока только разбираюсь в теме и хотел бы помочь таким же, как я людям, которые еще не разбирались в теме, дилетантским языком рассказать что к чему) Надеюсь, пост поможет побыстрее влиться во все это.

Шаг 1: Установка, импорт, распаковка, проверка

Изучая задачу, я понял, что мне нужно обнаруживать чаек по фотографиям. Для решения задачи я решил использовать yolov8s, потому что он мне показался оптимальнейшим из линейки yolov8 для моего случая. Также, мне как-то рассказывали про sahi (Slicing Aided Hyper Inference), и я решил, что это мой шанс попробовать этот инструмент в качестве улучшения конечного результата.

Итак, у меня был датасет, включающий фотографии, уже разбитые на train, validation, test, запакованные в zip архив. Первым делом, я устанавливаю и импортирую необходимые на первых парах библиотеки и распаковываю то, что нужно распаковать:

%pip install ultralytics
%pip install glob
%pip install zipfile

from glob import glob
import zipfile
import os
import ultralytics

zip_file = '/content/train.zip'
f = zipfile.ZipFile(zip_file, 'r')
f.extractall()
print(os.listdir())

zip_file = '/content/test.zip'
f = zipfile.ZipFile(zip_file, 'r')
f.extractall()
print(os.listdir())

Прописываю следующую строчку для проверки аппаратного и программного обеспечения, чтобы убедиться, что все в порядке:

ultralytics.checks()

Вывод должен содержать примерно такую строчку:

Ultralytics YOLOv8.0.159